| 致谢 | 第4-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| Extended Abstract | 第11-26页 |
| 1 绪论 | 第26-43页 |
| 1.1 选题来源 | 第26页 |
| 1.2 研究背景 | 第26-28页 |
| 1.3 研究意义 | 第28-29页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第29-38页 |
| 1.5 研究目标与内容 | 第38-41页 |
| 1.6 技术路线 | 第41-43页 |
| 2 CCS泄漏风险及监测技术概述 | 第43-54页 |
| 2.1 CCS技术概述 | 第43-44页 |
| 2.2 CCS泄漏通道 | 第44-47页 |
| 2.3 CCS泄漏的影响 | 第47-48页 |
| 2.4 CCS动态监测技术 | 第48-52页 |
| 2.5 CCS监测数据研究现状 | 第52-53页 |
| 2.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 3 CO_2泄漏时空分布特征及扩散模型的研究 | 第54-69页 |
| 3.1 室内泄漏实验 | 第54-59页 |
| 3.2 室外泄漏实验 | 第59-63页 |
| 3.3 CO_2扩散模型的建立 | 第63-68页 |
| 3.4 本章小结 | 第68-69页 |
| 4 基于时空异常检测的警兆识别模型研究 | 第69-95页 |
| 4.1 近地表CO_2浓度监测概述 | 第69-70页 |
| 4.2 基于模糊聚类的CO_2数据流的时空异常检测算法 | 第70-78页 |
| 4.3 基于SLOF的CO_2浓度空间异常检测算法 | 第78-85页 |
| 4.4 基于地统计学的CO_2浓度空间异常检测算法研究 | 第85-94页 |
| 4.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 5 基于改进粒子群算法的源强反演模型研究 | 第95-116页 |
| 5.1 粒子群算法的研究现状 | 第95-97页 |
| 5.2 基于多样性度量的自适应粒子群算法 | 第97-110页 |
| 5.3 改进的粒子群算法在源强反演中的应用 | 第110-115页 |
| 5.4 本章小结 | 第115-116页 |
| 6 CCS泄漏预警系统的开发 | 第116-130页 |
| 6.1 系统需求分析 | 第116页 |
| 6.2 系统设计目标 | 第116-117页 |
| 6.3 系统总体结构设计 | 第117-119页 |
| 6.4 CCS泄漏预警系统的实现 | 第119-129页 |
| 6.5 本章小结 | 第129-130页 |
| 7 结论与展望 | 第130-133页 |
| 7.1 主要结论 | 第130-131页 |
| 7.2 主要创新点 | 第131页 |
| 7.3 研究展望 | 第131-133页 |
| 参考文献 | 第133-146页 |
| 作者简历 | 第146-148页 |
| 学位论文数据集 | 第148页 |
